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智慧能源管理系统"一个人工智能的能源管理完全解决方案" 基于人工智能的智慧能源管理系统解决方案全文共27页，当前为第1页。 能源管理系统6s：人工智能，玩转能源管理四大场景 工作场景一：能耗定额制定与落地 工作场景二：能耗报警实时监控与管理嵌入 工作场景三：自学习后评估诊断 工作场景四：人工智能数据质量监控 成功案例 目录 基于人工智能的智慧能源管理系统解决方案全文共27页，当前为第2页。 想想看，搜索引擎、电子地图、淘宝消费分析等技术， 多大程度上改变了你现在每天都在经历的生活？ 阿尔法狗vs李世石围棋大战 谷歌开源深度学习TensorFlow 这些习以为常的系统背后，其实都是火热的、国际尖端的人工智能！ IBM人工智能沃森Watson系统 基于人工智能的智慧能源管理系统解决方案全文共27页，当前为第3页。 人工智能能源管理系统架构 专家服务 硬件层：计量表具及数据传输 软件层：多终端工作平台 顶层：管理专员贴身服务 基于人工智能的智慧能源管理系统解决方案全文共27页，当前为第4页。 人工智能能源管理系统软件功能与集成系统 建筑基本配置 能耗预算与对标 设备运行诊断 能耗统计与分析 智慧物业管理系统 配电监控系统 租赁空间管理与付费系统 商户租赁与收费系统 冷站群控系统 运维管理系统 可集成产品 全新新增两大功能模块（定额对标管理、设备运行诊断） 全新改版两大功能模块（建筑后台配置、能耗分析） 全新升级5代核心三报功能（报警机制、报表模板与报告模板） 基于人工智能的智慧能源管理系统解决方案全文共27页，当前为第5页。 人工智能能源管理系统解决的四个核心场景 能耗定额制定与落地 能耗报警实时监控与管理嵌入 人工智能数据质量监控 自学习后评估诊断 基于人工智能的智慧能源管理系统解决方案全文共27页，当前为第6页。 三步玩转能耗定额 工作场景一：能耗定额制定与落地 基于人工智能的智慧能源管理系统解决方案全文共27页，当前为第7页。 为什么需要专业系统来做能耗定额？ 基于人工智能的智慧能源管理系统解决方案全文共27页，当前为第8页。 为什么我们能玩转能耗定额？因为我们有最全的企业大数据 每天数据处理规模: 40TB/天 接入的建筑面积: 2350万m2 商户能耗数据: 27000+ 冷站运行记录: 2300+ 累计记录的耗电量 : 1000万度电 变压器运行记录: 1900+ 基于人工智能的智慧能源管理系统解决方案全文共27页，当前为第9页。 玩转第1步：灵活设计能耗模型树，适合多种管理需求 行业 模型树 集团 模型树 本地 模型树 基于人工智能的智慧能源管理系统解决方案全文共27页，当前为第10页。 年能耗指定额指标 怎么设 ？ 1.知行业 国家标准限定值和推荐值《GB/T 51161-2016 民用建筑能耗标准》 2.知己 项目历史能耗趋势 3.知彼 同行业、同气候区 横向对比排名 5.参考值 考虑关键因素修正 玩转第2步：能耗年/月管控KPI指标，大数据帮您定 4.知彼 同行业、同气候区 标准分项横向对比 基于人工智能的智慧能源管理系统解决方案全文共27页，当前为第11页。 1.月预算系统智能拆分 既有：根据历史逐月比例 新建：根据同行业平均逐月比例 2.分项月预算 支持业主手动更改 系统自动校核年定额正确性 玩转第2步：能耗年/月管控KPI指标，大数据帮您定 基于人工智能的智慧能源管理系统解决方案全文共27页，当前为第12页。 玩转第3步：能耗定额每日监控，逐时报警体系帮您落地 1.同比环比，简单常用 2.日定额简报，追踪及时 3.同行业、同气候区指标比较 4.逐时报警 监控尽责 分项汇总 5.可视化图表 清晰直观，红色超标 标准智能，可灵活切换 基于人工智能的智慧能源管理系统解决方案全文共27页，当前为第13页。 经过半年训练期， 能耗报警准确率超过90% 工作场景二：能耗报警实时监控与管理嵌入 基于人工智能的智慧能源管理系统解决方案全文共27页，当前为第14页。 先讲一讲，我们能耗报警的原理 1.报警阈值算法=f（历史数据合理值范围，行业横向对比合理值范围） 2.历史数据合理值范围 3.行业横向对比合理值范围 冷站设备 热站设备 空调末端 照明 电梯 送排风机 其他等 6种 主要行业类型 商业综合体 办公楼 大型购物中心 医院 学校 园区 基于人工智能的智慧能源管理系统解决方案全文共27页，当前为第15页。 还有一套创新的，业主共同参与的报警解决机制 能源管理系统 业主 实时能耗报警（PC、APP多终端） 报警自学习训练模块 人工干预的自学习将更准确 管理专员 远程专家团队 增值服务 基于人工智能的智慧能源管理系统解决方案全文共27页，当前为第16页。 一套有效的、适合项目自身特点的报警体系，训练期为半年 1.运行策略
【基于人工智能的智慧能源管理系统】是一种利用先进的人工智能技术来优化能源管理和节约资源的解决方案。该系统通过集成硬件和软件层，实现对能耗的全方位监控、管理与优化。其核心在于利用人工智能算法，对能源消耗进行精确预测、实时报警以及自学习后的评估诊断。
系统的主要工作场景包括：
1. **能耗定额制定与落地**：系统通过灵活设计的能耗模型树，结合行业标准、项目历史数据、同行业比较等因素，设定科学合理的能耗定额，并通过大数据进行年/月管控KPI指标的设定，确保定额的落地执行。同时，系统提供每日监控与逐时报警，帮助管理者及时发现和解决问题。
2. **能耗报警实时监控与管理嵌入**：基于历史数据和行业横向对比，系统采用智能算法设定报警阈值，实时监控设备能耗。一旦发现异常，系统会立即报警，并通过自学习训练模块不断优化报警准确率，减少误报。
3. **自学习后评估诊断**：系统能够自我学习并进行后评估，通过对设备运行数据的分析，识别出不合理或非高效的能源使用模式，提出改进措施。
4. **人工智能数据质量监控**：确保数据的准确性是关键。系统通过AI技术对数据进行质量控制，防止因数据错误导致的决策失误。
系统架构包括硬件层（如计量表具和数据传输设备）、软件层（提供多终端工作平台）以及顶层的管理专员服务。软件功能丰富，涵盖了建筑配置、能耗预算、设备诊断、物业管理、配电监控等多个方面。此外，系统还能与租赁管理、冷站群控、运维管理等系统集成，提升整体能效。
例如，商业综合体、办公楼、购物中心、医院、学校和园区等不同类型的建筑，可以根据各自的特点，定制相应的能耗管理模式。通过人工智能能源管理系统，可以大幅提高能源管理效率，降低运营成本，同时实现可持续的绿色发展。
总结来说，基于人工智能的智慧能源管理系统是现代能源管理的一大进步，它借助于大数据、机器学习等先进技术，实现了精细化、智能化的能源管理，有助于企业在节能降耗的同时，提升服务质量。
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